Hoofdstuk 2: inleidende begrippen
INLEIDING
- Onderzoekspopulaties, onderzoekseenheden en steekproeven:
o Populatie: verzameling van individuen waarover we een uitspraak doen. Als we data
verzamelen willen we ultiem uitspraken kunnen doen over de populatie.
o Onderzoekseenheden: individuele elementen; eventueel mensen,
straatsegmenten,… Over wie of wat doe ik een uitspraak op basis van mijn
criminologisch onderzoek? Ze hoeven ook niet altijd personen te zijn.
o Steekproef: het is onmogelijk om alle individuen uit onze onderzoekspopulatie te
bevragen. Daarom zullen we er een staal uit nemen. Deze staal noemen we de
steekproef. (= set van cases) De personen die we uiteindelijk bevraagt hebben noemen
we de respondenten.
o Representativiteit en afbakening: we waken dat alles dat belangrijk is in de
onderzoekspopulatie ook vertegenwoordigd is in onze steekproef. Ook het kenmerk
in de steekproef moet evenveel voorkomen als in de onderzoekspopulatie. Als een
steekproef niet representatief is, dan is een bepaalde groep ondervertegenwoordigd
en een andere groep oververtegenwoordigd.
o Steeds toevalssteekproeven: random, willekeurig
o Bv; eerstejaarsstudenten
- Variabelen of kenmerken: het gaat over kenmerken waarop verschillen of spreidingen zitten.
Ze zijn essentieel om aan statistieken te kunnen doen. Variabele: op de kenmerken dat we
bestuderen zitten verschillen. Zo niet: dan is het een constante.
o Afhankelijke variabelen: de variabele waarin we geïnteresseerd zijn om verklaringen
over te doen
o Onafhankelijke variabelen: de verschillen op de afhankelijke verklaren
o Bv; seksueel slachtofferschap, spreiding van criminaliteit
,BEGRIPPENKADER STATISTIEK
Beschrijvende en inferentiele statistiek
Beschrijvende statistiek
= kwantitatieve samenvatting van de kenmerken van een steekproef
= het op een samenvattende wijze weergeven van kenmerken die voorkomen in een steekproef
= klemtoon op datareductie en focus op steekproef
= mate van centraliteit en spreiding staan centraal
= samenvatting van de data die je hebt verzameld
= Grote hoeveelheden van gegevens zo overzichtelijk mogelijk kunnen presenteren en zo weinig
mogelijk informatie verloren laten gaan.
De beschrijvende statistiek is hierdoor wel onderhevig aan 2 beperkingen:
- Beschrijvende statistiek laat toe gegevens te beschrijven voor de groep personen of andere
eenheden die onderzocht werden. De resultaten kunnen niet veralgemeend worden naar
andere personen, eenheden of tijden. Beschrijvend onderzoek bevat een momentopname.
- De statistiek laat niet toe causaliteit vast te stellen. Als een causale relatie bestaat, verwachten
we dat we een statistisch verband stellen.
Inductieve of inferentiele statistiek
= kwantitatieve uitspraken over populatie aan de hand van een steekproef -> Uitspraken over de
onderzoekspopulatie/de samenstelling en hoe de kenmerken zich voordoen
= veralgemenen van de gegevens verzameld voor een steekproef naar de onderzoekspopulatie waaruit
ze getrokken werden.
= Hypothesetoetsing: nulhypothese (H0), alternatieve hypothese (Ha) en onderzoekshypothese
o Hypothesen zijn specifieke stellingen betreffende de causale relatie tussen twee of
meer concepten, die afgeleid zijn uit een theorie
o nulhypothese: geen mogelijkheid om aan de hand van de kenmerken van de populatie
uitspraken te doen over de steekproefpopulatie
= klemtoon ligt op onderzoekspopulatie en op veralgemening
= bv. Regressie-analyse
= We willen bevindingen veralgemenen naar de onderzoekspopulatie
= We maken bij inferentiële statistiek de terugkoppeling richting de populatie naar de
onderzoekspopulatie
= veronderstellingen kunnen we formuleren onder toetsbare stellingen
,Types onderzoeksvragen
- Beschrijvende onderzoeksvragen:
o Nauwer verwant met de verklarende statistiek
o Kwantitatieve beschrijving van het fenomeen
o Opsomming van het voorkomen van bepaalde verschijnselen en brengt dit voorkomen
mogelijks in verband met bepaalde andere verschijnselen, zonder een verklaring te
geven van het fenomeen
o Bv; wat is de genderratio bij seksueel-slachtofferschap?
- Exploratieve onderzoeksvragen:
o Kwantitatieve verkenning van het fenomeen
o Nog geen duidelijke hypothese, je bekijkt de populatie en wil een variabele nauwer
bestuderen en op deze manier een verklaring naar voor proberen te schuiven
o Aftasten van nieuwe veronderstellingen
o Bv; Is er een verband tussen het onderschrijven van traditionele visies op gender en
slachtofferschap van seksueel geweld?
- Verklarende onderzoeksvragen:
o De verklarende onderzoeksvraag is er op gericht geobserveerde verschillen in
uitkomstvariabelen te verklaren vanuit kenmerken die eigen zijn aan een theoretisch
paradigma
➔ Verklarend onderzoek wil een statistische verklaring bieden voor de geobserveerde verschillen
tussen eenheden op basis van één of meerdere kenmerken van die eenheden.
o Nauwer verwant met de inferentiële statistiek
o Ingewikkelder dan beschrijvend onderzoek
Statistische eenheden
= onderzoekseenheden waar men een uitspraak over wilt doen bv. Slachtoffers, daders, bevolking,
huishoudens, scholen, buurten, …
Variabelen = je kan eenheden beschrijven aan de hand van een aantal kenmerken waarin de
onderzoeker geïnteresseerd is bv. Gebeurtenissen uit het leven van de respondenten uit het
onderzoek.
➔ Variabelen zijn dus de kenmerken van statistische eenheden die variëren
Variabiliteit of spreiding = De eenheden waarover uitspraken worden gedaan, moeten qua kenmerken
verschillen.
Constante = kenmerk dat niet varieert, of een kenmerk waarop alle eenheden dezelfde waarde hebben
, Uni-, bi- en multivariate statistiek
- Univariate analyse
o 1 kenmerk varieert
o Verdeling van een kenmerk moet accuraat beschreven worden
o Maten van centraliteit en spreiding
o Spreiding: verschil tussen hoogste en laagste waarde in steekproef
o Bv. Gemiddelde, standaardafwijking
- Bivariate analyse
o 2 variabelen worden met elkaar in verband gebracht
o Samenhang tussen twee kenmerken controleren (correlatie)
o Bv. Covariantie, Odss-ratio, pearson correlatie
- Multivariate analyse
o Wanneer je meer dan 2 variabelen gebruikt
o Bijvoorbeeld: regressieanalyse
Discrete & continue variabelen
- Discrete variabelen
o Verzameling van de natuurlijke getallen
o Discrete variabelen zijn beperkt tot een telbaar aantal waarden
o Beschrijven mits elementen uit de verzameling van de natuurlijke getallen.
Kommagetallen hebben geen betekenis. Tussenliggende waarden zijn betekenisloos
o Bijvoorbeeld: aantal kinderen (je kunt er het woordje aantal voor plaatsen)
o Ordening is mogelijk = 1 is kleiner dan 2, 2 is kleiner dan 3, …
o Aftelbaar oneindige uitkomstenverzameling: je kunt er oneindig keer +1 bij optellen
- Continue variabelen
o De verzameling van de reële getallen
o Alle mogelijke waarden kunnen de uitkomst zijn van een meetprocedure bv. Niet
alleen de waarden 1 & 2, maar ook 1,2 en 1,75
o Preciezer mogelijk = cm>mm>nm, kommagetallen hebben betekenis
o Bv. Tijd, afstand
INLEIDING
- Onderzoekspopulaties, onderzoekseenheden en steekproeven:
o Populatie: verzameling van individuen waarover we een uitspraak doen. Als we data
verzamelen willen we ultiem uitspraken kunnen doen over de populatie.
o Onderzoekseenheden: individuele elementen; eventueel mensen,
straatsegmenten,… Over wie of wat doe ik een uitspraak op basis van mijn
criminologisch onderzoek? Ze hoeven ook niet altijd personen te zijn.
o Steekproef: het is onmogelijk om alle individuen uit onze onderzoekspopulatie te
bevragen. Daarom zullen we er een staal uit nemen. Deze staal noemen we de
steekproef. (= set van cases) De personen die we uiteindelijk bevraagt hebben noemen
we de respondenten.
o Representativiteit en afbakening: we waken dat alles dat belangrijk is in de
onderzoekspopulatie ook vertegenwoordigd is in onze steekproef. Ook het kenmerk
in de steekproef moet evenveel voorkomen als in de onderzoekspopulatie. Als een
steekproef niet representatief is, dan is een bepaalde groep ondervertegenwoordigd
en een andere groep oververtegenwoordigd.
o Steeds toevalssteekproeven: random, willekeurig
o Bv; eerstejaarsstudenten
- Variabelen of kenmerken: het gaat over kenmerken waarop verschillen of spreidingen zitten.
Ze zijn essentieel om aan statistieken te kunnen doen. Variabele: op de kenmerken dat we
bestuderen zitten verschillen. Zo niet: dan is het een constante.
o Afhankelijke variabelen: de variabele waarin we geïnteresseerd zijn om verklaringen
over te doen
o Onafhankelijke variabelen: de verschillen op de afhankelijke verklaren
o Bv; seksueel slachtofferschap, spreiding van criminaliteit
,BEGRIPPENKADER STATISTIEK
Beschrijvende en inferentiele statistiek
Beschrijvende statistiek
= kwantitatieve samenvatting van de kenmerken van een steekproef
= het op een samenvattende wijze weergeven van kenmerken die voorkomen in een steekproef
= klemtoon op datareductie en focus op steekproef
= mate van centraliteit en spreiding staan centraal
= samenvatting van de data die je hebt verzameld
= Grote hoeveelheden van gegevens zo overzichtelijk mogelijk kunnen presenteren en zo weinig
mogelijk informatie verloren laten gaan.
De beschrijvende statistiek is hierdoor wel onderhevig aan 2 beperkingen:
- Beschrijvende statistiek laat toe gegevens te beschrijven voor de groep personen of andere
eenheden die onderzocht werden. De resultaten kunnen niet veralgemeend worden naar
andere personen, eenheden of tijden. Beschrijvend onderzoek bevat een momentopname.
- De statistiek laat niet toe causaliteit vast te stellen. Als een causale relatie bestaat, verwachten
we dat we een statistisch verband stellen.
Inductieve of inferentiele statistiek
= kwantitatieve uitspraken over populatie aan de hand van een steekproef -> Uitspraken over de
onderzoekspopulatie/de samenstelling en hoe de kenmerken zich voordoen
= veralgemenen van de gegevens verzameld voor een steekproef naar de onderzoekspopulatie waaruit
ze getrokken werden.
= Hypothesetoetsing: nulhypothese (H0), alternatieve hypothese (Ha) en onderzoekshypothese
o Hypothesen zijn specifieke stellingen betreffende de causale relatie tussen twee of
meer concepten, die afgeleid zijn uit een theorie
o nulhypothese: geen mogelijkheid om aan de hand van de kenmerken van de populatie
uitspraken te doen over de steekproefpopulatie
= klemtoon ligt op onderzoekspopulatie en op veralgemening
= bv. Regressie-analyse
= We willen bevindingen veralgemenen naar de onderzoekspopulatie
= We maken bij inferentiële statistiek de terugkoppeling richting de populatie naar de
onderzoekspopulatie
= veronderstellingen kunnen we formuleren onder toetsbare stellingen
,Types onderzoeksvragen
- Beschrijvende onderzoeksvragen:
o Nauwer verwant met de verklarende statistiek
o Kwantitatieve beschrijving van het fenomeen
o Opsomming van het voorkomen van bepaalde verschijnselen en brengt dit voorkomen
mogelijks in verband met bepaalde andere verschijnselen, zonder een verklaring te
geven van het fenomeen
o Bv; wat is de genderratio bij seksueel-slachtofferschap?
- Exploratieve onderzoeksvragen:
o Kwantitatieve verkenning van het fenomeen
o Nog geen duidelijke hypothese, je bekijkt de populatie en wil een variabele nauwer
bestuderen en op deze manier een verklaring naar voor proberen te schuiven
o Aftasten van nieuwe veronderstellingen
o Bv; Is er een verband tussen het onderschrijven van traditionele visies op gender en
slachtofferschap van seksueel geweld?
- Verklarende onderzoeksvragen:
o De verklarende onderzoeksvraag is er op gericht geobserveerde verschillen in
uitkomstvariabelen te verklaren vanuit kenmerken die eigen zijn aan een theoretisch
paradigma
➔ Verklarend onderzoek wil een statistische verklaring bieden voor de geobserveerde verschillen
tussen eenheden op basis van één of meerdere kenmerken van die eenheden.
o Nauwer verwant met de inferentiële statistiek
o Ingewikkelder dan beschrijvend onderzoek
Statistische eenheden
= onderzoekseenheden waar men een uitspraak over wilt doen bv. Slachtoffers, daders, bevolking,
huishoudens, scholen, buurten, …
Variabelen = je kan eenheden beschrijven aan de hand van een aantal kenmerken waarin de
onderzoeker geïnteresseerd is bv. Gebeurtenissen uit het leven van de respondenten uit het
onderzoek.
➔ Variabelen zijn dus de kenmerken van statistische eenheden die variëren
Variabiliteit of spreiding = De eenheden waarover uitspraken worden gedaan, moeten qua kenmerken
verschillen.
Constante = kenmerk dat niet varieert, of een kenmerk waarop alle eenheden dezelfde waarde hebben
, Uni-, bi- en multivariate statistiek
- Univariate analyse
o 1 kenmerk varieert
o Verdeling van een kenmerk moet accuraat beschreven worden
o Maten van centraliteit en spreiding
o Spreiding: verschil tussen hoogste en laagste waarde in steekproef
o Bv. Gemiddelde, standaardafwijking
- Bivariate analyse
o 2 variabelen worden met elkaar in verband gebracht
o Samenhang tussen twee kenmerken controleren (correlatie)
o Bv. Covariantie, Odss-ratio, pearson correlatie
- Multivariate analyse
o Wanneer je meer dan 2 variabelen gebruikt
o Bijvoorbeeld: regressieanalyse
Discrete & continue variabelen
- Discrete variabelen
o Verzameling van de natuurlijke getallen
o Discrete variabelen zijn beperkt tot een telbaar aantal waarden
o Beschrijven mits elementen uit de verzameling van de natuurlijke getallen.
Kommagetallen hebben geen betekenis. Tussenliggende waarden zijn betekenisloos
o Bijvoorbeeld: aantal kinderen (je kunt er het woordje aantal voor plaatsen)
o Ordening is mogelijk = 1 is kleiner dan 2, 2 is kleiner dan 3, …
o Aftelbaar oneindige uitkomstenverzameling: je kunt er oneindig keer +1 bij optellen
- Continue variabelen
o De verzameling van de reële getallen
o Alle mogelijke waarden kunnen de uitkomst zijn van een meetprocedure bv. Niet
alleen de waarden 1 & 2, maar ook 1,2 en 1,75
o Preciezer mogelijk = cm>mm>nm, kommagetallen hebben betekenis
o Bv. Tijd, afstand
